Этапы решения задач

§ Сбор данных для обучения;

§ Подготовка и нормализация данных;

§ Выбор топологии сети;

§ Экспериментальный подбор характеристик сети;

§ Экспериментальный подбор параметров обучения;

§ Собственно обучение;

§ Проверка адекватности обучения;

§ Корректировка параметров, окончательное обучение;

§ Вербализация сети с целью дальнейшего использования.

Следует рассмотреть самый сложный этап решения задач – сбор данных для обучения.

Набор данных для обучения должен удовлетворять нескольким критериям:

§ Репрезентативность — данные должны иллюстрировать истинное положение вещей в предметной области;

§ Непротиворечивость — противоречивые данные в обучающей выборке приведут к плохому качеству обучения сети.

Исходные данные преобразуются к виду, в котором их можно подать на входы сети. Каждая запись в файле данных называетсяобучающей парой или обучающим вектором. Обучающий вектор содержит по одному значению на каждый вход сети и, в зависимости от типа обучения (с учителем или без), по одному значению для каждого выхода сети. Обучение сети на «сыром» наборе, как правило, не даёт качественных результатов. Существует ряд способов улучшить «восприятие» сети.

§ Нормировка выполняется, когда на различные входы подаются данные разной размерности. Например, на первый вход сети подаются величины со значениями от нуля до единицы, а на второй — от ста до тысячи. При отсутствии нормировки значения на втором входе будут всегда оказывать существенно большее влияние на выход сети, чем значения на первом входе. При нормировке размерности всех входных и выходных данных сводятся воедино;

§ Квантование выполняется над непрерывными величинами, для которых выделяется конечный набор дискретных значений. Например, квантование используют для задания частот звуковых сигналов при распознавании речи;

§ Фильтрация выполняется для «зашумленных» данных.

Кроме того, большую роль играет само представление как входных, так и выходных данных. Предположим, сеть обучается распознаванию букв на изображениях и имеет один числовой выход — номер буквы в алфавите. В этом случае сеть получит ложное представление о том, что буквы с номерами 1 и 2 более похожи, чем буквы с номерами 1 и 3, что, в общем, неверно. Для того, чтобы избежать такой ситуации, используют топологию сети с большим числом выходов, когда каждый выход имеет свой смысл. Чем больше выходов в сети, тем большее расстояние между классами и тем сложнее их спутать.

Некоторые классификации нейронных сетей.

По типу входной информации:

1. Аналоговые нейронные сети (используют информацию в виде действительных чисел);

2. Двоичные нейронные сети (оперируют с информацией, представленной в двоичном виде)

По характеру обучения:

1. Обучение с учителем – выходное пространство решений нейронной сети известно;

2. Обучение без учителя – нейронная сеть формирует выходное пространство решений только на основе входных воздействий. Такие сети называют самоорганизующимимся;

3. Обучение с подкреплением – система назначения штрафов и поощрений от среды.

По характеру настройки синапсов:

1. Сети с фиксированными связями (весовые коэффициенты нейронной сети выбираются сразу, исходя из условий задачи, при этом: , где W — весовые коэффициенты сети);

2. Сети с динамическими связями (для них в процессе обучения происходит настройка синаптических связей, то есть , где W — весовые коэффициенты сети).

Нейроуправление.

Подражающее нейроуправление.

Охватывает системы нейроуправления, в которых нейроконтроллер обучается на примерах динамики обычного контроллера по обратной связи, построенного, например, на основе обычной ПИД-схемы управления. После обучения нейронная сеть в точности воспроизводит функции исходного контроллера. В качестве примеров динамики контроллера может быть использована запись поведения человека-оператора. Обычный контроллер по обратной связи (или человек-оператор) управляет объектом управления в штатном режиме. Значения величин на входе и выходе контролера протоколируются, и на основе протокола формируется обучающая выборка для нейронной сети, содержащая пар значений входа и ожидаемых реакций нейросети:

После обучения с помощью, например, метода обратного распространения ошибки, нейронная сеть подключается вместо исходного контроллера. Полученный нейроконтроллер может заменить человека в управлении устройством, а также быть более выгодным экономически, чем исходный контроллер.

Обобщённое инверсное нейроуправление.